2025年無疑是以ChatGPT、Stable Diffusion為代表的生成式AI火爆的一年，OpenAI的企業八卦甚至都能在這一年成為絕對的熱點。谷歌這個搜索巨擘甚至都因為GPT大模型的大規模應用，感受到了前所未見的“白色恐怖”。 

包括Meta、百度、微軟、阿里等在內的諸多行業巨頭，都在爭先恐后地推屬于自己的大模型；英偉達更是為這一代GPU架構特別加入了用于大模型計算加速的Transformer引擎，各路大算力AI芯片企業在2023年都調轉了市場宣傳方向，主動強調芯片在生成式AI模型大規模訓練或推理方面的能力。 

讓生成式AI寫代碼、做設計、創造生產力，都在2023年上演了一幕又一幕的奇跡。甚至借助與生成式AI對話，在不寫一行代碼的情況下，就由生成式AI完成芯片設計數字前端的大量工作。在2023年的英偉達GTC秋季開發者大會上，黃仁勛演示了“給生成式AI一份工廠的2D圖紙PDF文檔”，生成式AI在很短的時間內就交付整個工廠物理級精準的(physically accurate)數字孿生。 

我們認為，未來的生成式AI市場價值走向，絕不會是ChatGPT面向大眾收取服務費用的模式。例如芯片設計、數字孿生構建這樣的前期展示，生成式AI走進不同行業、走向垂直細分市場，才是其創造價值的方向。2023年就已經有部分企業開始推出企業級的生成式AI解決方案和服務，2024年會是這一模式發展的關鍵。 

除了AI技術研究以外，垂直市場的生成式AI應用，也意味著生成式AI絕不只是跑在云上，而是持續走向邊緣——尤其對模型有更多fine-tuning(微調)和基于市場的定制需求時。設計、建筑、科研、醫療、制造等領域都將因生成式AI得到深刻變革。

不只是企業邊緣或數據中心邊緣，生成式AI推理還會在更多的端側設備：比如說PC、手機甚至嵌入式應用上，都將發揮越來越重要的作用。如Intel即將大面積推廣的AI PC概念，聯發科也為手機AP SoC特別加入了生成式AI加速引擎?？傊煌恢玫氖袌鰠⑴c者都正躍躍欲試，準備在生成式AI新時代分一杯羹